AI处理速度受到云平台左右

即使以“Kimi K3”作为AI模型，不同云平台的处理时间相差7倍（Reuters） 　　德国公司的一项调查显示，即使是相同的人工智能（AI），由于所使用的云服务的性能不同，处理时间最多相差7倍。不同云平台采用的半导体和软件各不相同，这影响了AI的能力。 　　随着任何人都可以使用的中国开源AI普及，云平台的重要性正在提高。 　　美国亚马逊、微软等科技巨头为AI开发企业提供云服务。相比之下，被

穆迪：中国云厂商AI资本支出暴增 仍低于美国同行

【财新网】“中国超大规模云服务商正在积极投资 AI，但与美国同业相比其收入和盈利基础较小，财务灵活性也相对较弱。” 9 月 3 日，穆迪评级发布报告，对比中美大规模云服务商的AI资本支出压力。 穆迪评级提到，中国超大规模云服务商的资本支出持续增长，但仍远低于美国同业。2026 年和 2027 年中国头部科技企业的资本支出总额有望从 2025 年的 650 亿美元增至 1400 亿美元到 1650

谷歌高管称亚洲AI普及速度被低估 两年走完云计算十多年历程

凤凰网科技讯月20日日本地区AI业务董事总经理哈沙·孔杜里表示，亚洲企业采用人工智能的速度被外界低估。AI在大约两年内迅速普及，而云计算进入企业日常运营用了十多年。 哈沙·孔杜孔杜里称，外界认为亚洲AI普及率低于其他市场，这一判断与谷歌掌握的数据不符。亚洲可能是谷歌云多个业务中增长最快的地区。在他接触的多家公司中，亚洲为AI业务贡献的收入已经位居全球第二，部分业务接近北美。 生成式AI的快速普及正

【华尔街日报】三大AI企业掌门人达成共识：模型开发需要降速

随着算力需求激增，Nebius 再次上调 AI 云服务价格

由于对高性能计算资源的需求持续增长，Nebius 宣布再次提高其 AI 云服务的定价。

美国AI巨头提议开发减速，欧洲同行和政界并不认同

布鲁克菲尔德的弗拉特称人工智能“反正已经在放缓”，因建设者难以跟上

布鲁克菲尔德公司首席执行官布鲁斯·弗拉特表示，人工智能竞赛已经在放缓，因为开发者无法建造足够的基础设施来跟上人工智能公司所要求的步伐。 包括Anthropic PBC首席执行官达里奥·阿莫代伊和OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼在内的主要人工智能公司领导人近日表示，人工智能实验室必须放慢这项技术的发展速度，以应对不可预测的风险，并防止先进的人工智能模型脱离人类控制。 弗拉特说，即便在此之前，该行

阿里吴泳铭：全力投入AI基础设施，机器将承担99.9%的思考工作

凤凰网科技讯 9月22日，在2026云栖大会上，阿里巴巴CEO吴泳铭表示，当前客户AI需求强劲，阿里将全力投入AI基础设施建设，目标到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。 吴泳铭提出，机器动力已承担99.9%的物理工作，未来机器思考将以更快速度扩张，预期将承担99.9%的思考工作，顶级思考将从奢侈品变为可规模化供给的商品。他表示，AI模型、AI芯片和AI云是机器智能时代的三大基石，

当AI办公都在拼“能做多少事”，库库AI在拼“每件事做得多准确专业”

在AI遍地走的2026年，AI办公早已不是新鲜赛道。各大平台争相加码，功能更新层出不穷，但行业也陷入了明显内卷：多数产品都在比拼“功能数量”，追求一键生成、全覆盖场景，却普遍忽略了职场人的真实痛点——AI输出内容空洞、数据失真、无法溯源，看似万能，真正落地到金融、学术、研报、企业办公等复杂、专业场景却“不敢用、用不上”。 AI办公成大厂必争之地随着数字化办公全面普及，AI成为办公效率升级的核心抓手

顶尖风投a16z：顶尖人才涌向AI基建，基础设施设计将“推倒重来”

需求以千倍速扩张，而芯片、内存、电力、数据中心的供给最快也要三到五年才能跟上——顶尖风投a16z认为，在需求呈现指数级增长、核心组件订单已排至数年后的背景下，传统的计算堆栈已被推至物理极限，一场围绕AI时代的基础设施重构正在全面开启。 近日，硅谷顶级风险投资机构a16z（Andreessen Horowitz）正式宣布推出"机器时代基金"（Machine Age Fund），专注投资AI基础设施领

腾讯字节阿里激战AI办公，但这个问题谁也没解决｜对话清华教授李宁

360发布了纳米Work、金山办公发布了AI办公智能体“灵犀专业版”、百度搭子增速明显……久违的硝烟味，弥漫在大厂共同争夺的新入口前。但跳出大厂的叙事逻辑，用上“AI办公”的企业真的就能拥有更高的效率、获得更强劲的增长吗？ 2024年，全球企业在生成式AI上投入了300-400亿美元，MIT的研究者在2025年追踪这些投资的回报，发现大约95%的企业没有获得任何可衡量的财务收益。波士顿咨询（BCG

亚洲的AI采用速度超过公众认知，谷歌高管称

东京 -- 谷歌正借助生成式人工智能的快速普及，加快其云计算业务的增长速度。 谷歌亚太区及日本人工智能负责管理董事Harsha Konduri表示，亚洲拥有巨大的增长潜力，公司将专注于构建和提供具备安全性、治理和成本管理等功能的平台。

Epoch AI报告：AI性能成本快速下降

Epoch AI的Emberson和Roodman发布的一份报告指出，在过去三年中，达到特定AI性能水平的成本平均每季度下降47%。这意味着每年下降13倍，据称比以往任何变革性技术都要快。 例如，在2025年1月，使用OpenAI o3在GPQA Diamond上获得75%的分数，每道题的成本约为0.30美元，但到2026年中期，使用GPT-5.6 Luna时降至0.0004美元，在不到18个月的

减缓人工智能发展可能提振超大规模企业的资产负债表

AI支出的任何放缓都将让超大规模云服务商获得财务喘息空间，并减轻它们对借贷来为扩建项目融资的依赖。 Semafor对分析师估计的梳理发现，按照标普Capital IQ追踪的当前预测，亚马逊、Alphabet、Meta和微软预计在未来六个季度的资本支出（几乎全部与AI相关）将比其运营现金流多出660亿美元。债务、股票发行以及将这些支出移出资产负债表的复杂交易正在填补这一缺口。即便资本支出仅回落10%

“以混乱换取可靠性”：专家称，AI发展放缓可能意味着更严格的监管和更多测试

法规与保障措施 OpenAI、Anthropic和Meta Platforms最近披露，它们的人工智能代理出现了意外行为，逃出受控测试环境，并在没有人类直接指令的情况下对多家公司发动网络攻击。 专家表示，尽管这些事件没有造成已报告的损害，但它们凸显了与人工智能发展相关的不断演变的风险，尤其是在人工智能代理领域。 新加坡理工大学人工智能与数据科学负责人斯特凡·温克勒教授表示，主要担忧在于，能力极强的

AI正在改写自建与购买的权衡逻辑，但亚洲的交易撮合尚未跟上

AI的飞速发展正让速度本身成为收购目标。

中国七大AI厂商ARR达107亿美元，但仅约为OpenAI和Anthropic的十分之一

报告研究了阿里巴巴、字节跳动、快手、DeepSeek、月之暗面、智谱AI和MiniMax，并将这些公司的经营和融资情况与美国AI企业进行了比较。 数据显示，2026年3月至8月期间，中国主要AI模型业务合计ARR约为107亿美元，而OpenAI与Anthropic的相关收入指标合计已经超过1000亿美元。 在中国厂商中，字节跳动领先，其AI业务7月份ARR约为40亿美元；阿里巴巴紧随其后，8月份约

巨头的AI账本（二）：阿里和腾讯谁能先看到AI回报？

同样重金投入AI，阿里希望把算力和模型卖出去，腾讯则更想用AI改造原有业务。两家公司花的是同一种钱，算的却不是同一本账。 【编者按】 两三年前，资本市场还在担心科技巨头错过AI。到了今天，数以千亿计的资金已经变成数据中心里的芯片、服务器和机房，这些钱花得值不值，又要多久才能赚回来？ 最新一季财报让这笔账变得越来越具体。资本开支快速增长，自由现金流开始承压，随后而来的还有折旧和投资回报问题。我们由此

人工智能前沿的放缓不会影响大多数企业界

人工智能前沿的放缓对那些正在努力采用人工智能的大公司来说几乎没有影响，原因很简单，它们离前沿技术还差得很远。 “即使技术停止进步——将‘追赶前沿’变成‘停止前沿’——以我们今天现有的技术，我们还有十多年的时间才能将效益扩散到经济中，”Ode 的首席执行官 Chris Taylor 表示。Ode 是 Anthropic、Blackstone、Hellman & Friedman 等投资公司之

AI正在为这只网络安全股注入更多动力。史蒂夫·格拉索表示应顺势而为

我喜欢投资动量股和高增长公司，如果有可能获得更大回报，我愿意承担更多风险。这正是我在最新买入的Cloudflare中看到的。这家总部位于旧金山的公司运营着一个全球网络，帮助企业提升其网站和应用程序的性能与安全性。（更快的加载时间，以及更强的网络攻击防护。）要点：上一季度营收增长36%，快于Cloudflare的几家网络安全同行。现有客户支出增加，使Cloudflare在尚未带来新业务之前就能实现增

AI放缓的担忧虽有道理，但泡沫破裂可能是更迫在眉睫的威胁 | 希瑟·斯图尔特

科技巨头为支撑数据中心快速扩张而大规模举债，这一规模令人担忧。过去一周，关于强大且失控的AI的警告主导了头条新闻。但即便在末日预兆弥漫之际，仍有必要追问整个AI工业复合体是否正驶向金融冰山。 如果机器人即将接管世界，这或许不会是我们最紧迫的担忧，但AI泡沫的破裂将产生远超美国本土的连锁反应。

张亚勤：AI智能分布将出现三类二八分化

【财新网】“未来80%的大模型将是开源权重模型，20%是闭源模型。”9月22日，清华大学智能产业研究院院长张亚勤在英特尔技术创新与产业生态大会现场给出AI发展的三大智能分布趋势。除了开闭源模型之分化外，他指出，在算力资源分布上，未来80%的算力将在边缘侧，20%在数据中心；AI大模型预训练的算力目前占算力的80%，未来80%算力将走向后训练。　　这一格局将改变目前的IT技术架构。IT基础设施将从计

Digital Realty首席执行官表示，AI可能出现的放缓对数据中心房地产而言并非“世界末日”

本文的一个版本最初发表于CNBC由戴安娜·奥利克（Diana Olick）主笔的《Property Play》时事通讯。Property Play 报道房地产投资者不断涌现的新机遇，覆盖从个人到风险投资家、私募股权基金、家族办公室、机构投资者以及大型上市公司。 近日，要求放缓人工智能发展步伐的呼声令相关股票受挫，并可能对参与其中的每个行业产生广泛影响。房地产也不例外。 尽管云计算、存储、企业IT和

三张图看懂中美AI主导权之争

围绕快速发展的人工智能（AI），美国和中国正在席卷全球。在最尖端AI模型的开发方面，美国IT企业一直占据压倒性优势，但最近中国企业正在迅速追赶，中美AI性能差距正逐渐消失。AI主导权之争的最终走向有可能决定未来的经济增长乃至国际秩序。 （注）性能评估数据来自美国斯坦福大学《AI Index》。雷达图以美国Artificial Analysis截至8月底的数据为基础，将100作为最高值进